Julia：跨观察张量广播成对距离计算

Question

我正在尝试使用 Julia 中的 Distances 包来执行距离矩阵的广播计算。

我了解如何计算某个矩阵 X（维度 D x N）的单个 N x N 距离矩阵，其中每一列 X[:,i] 存储一个 D维特征向量进行观察i。代码将是：

using Distances

dist_matrix = pairwise(Euclidean(), X, dims = 2)

dist_matrix 包含每对 D 维列之间的欧氏距离，例如dist_matrix[m,n] 存储 X[:,m] 和 X[:,n] 之间的欧氏距离。

现在假设我的数组 X 实际上是张量或 'volume' 的 D 维观测值，因此 X[:,i,j] 存储我的 D x N 个观察结果中的第 j 个 'slice'。整个数组 X 因此具有维度 D x N x T，其中 T 是切片的数量。

因此，我想计算距离矩阵的张量或 'volume'，因此 dist_matrix 的维度为 N x N x T。

有没有办法通过在 Julia 中广播 pairwise() 函数在一行中完成此操作？最快的方法是什么？下面显示了带有基本 for 循环的想法：

using Distances

dist_matrix_tensor = zeros(N,N,T);

for t = 1:T
        dist_matrix_tensor[:,:,t] = pairwise(Euclidean(), X[:,:,t], dims = 2)
end

编辑：我想出了如何使用 mapslices 来做到这一点，但仍然不确定这是否是最好的方法。

using Distances

dist_function(x)  = pairwise(Euclidean(), x, dims = 2) # define a function that gets the N x N distance matrix for a single 'slice'

dist_matrix_tensor = mapslices(dist_function, X, dims = [1,2]) # map your matrix-operating function across the slices of the main tensor X

这当然也可以并行化，因为 X 的每个 'slice' 在此计算中都是独立的，所以我基本上只是在寻找最快的方法来执行此操作。总的来说，我也对您如何通过广播来做到这一点很感兴趣。

Answer 1

如果 X 的维度很大，您使用 mapslices 的解决方案的性能相当不错。下面是一个使用 JuliennedArrays 的例子，它对于小 X 稍微快一点，但是当前两个维度的大小为 100 时，它与 mapslices 具有相同的性能。

using Distances, JuliennedArrays, BenchmarkTools

dist_function(x)  = pairwise(Euclidean(), x, dims = 2) # define a function that gets the N x N distance matrix for a single 'slice'

X = randn(10,10,20);
dist_matrix_tensor = @btime mapslices(dist_function, X, dims = [1,2]); # 61.172 μs (198 allocations: 42.28 KiB)
dist_matrix_tensor2 = @btime map(dist_function, Slices(X, 1, 2)); # 41.529 μs (62 allocations: 21.67 KiB)

但是请注意，JuliennedArrays returns 是 Matrix 的 Vector 而不是三维数组。

Julia：跨观察张量广播成对距离计算

Julia: Broadcasting pairwise distance calculation across tensor of observations

distance

julia

distance-matrix

array-broadcasting